for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list):

时间: 2023-07-15 07:13:24 浏览: 57
这是一个Python代码行,使用了enumerate函数来遍历model.vehicle_type_list中的元素,并将元素的下标保存在变量k中,元素的值保存在变量v_type中。具体来说,如果model.vehicle_type_list是一个列表,那么这段代码将依次遍历列表中的每个元素,并对每个元素执行一些操作,比如打印出来或者对它进行计算等等。
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帮我写一下这段代码的伪代码:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

伪代码如下: ``` function checkResidualCapacity(residual_node_id_list, W, model): residual_fleet_capacity = 0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand += model.demand_dict[node_id].demand for k, v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle = model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity += (vehicle.numbers - W[k + 4]) * vehicle.capacity if residual_demand <= residual_fleet_capacity: return True else: return False ``` 其中: - 输入:`residual_node_id_list` 表示剩余节点的 ID 列表,`W` 是一个长度为 `n+4` 的列表,其中前 `4` 个元素是无用的,后面 `n` 个元素表示每种车型的数量,`model` 是一个数据模型对象。 - 输出:如果剩余节点的总需求小于等于剩余车辆的总容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。 - 过程:遍历剩余节点列表,计算总需求;遍历每种车型,计算总容量,判断是否满足条件。

帮我解释一下代码:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

这段代码定义了一个名为 `checkResidualCapacity` 的函数,该函数接受三个参数:`residual_node_id_list`、`W` 和 `model`。 函数的作用是检查给定的车辆调度方案是否满足车队剩余容量的要求。具体来说,函数首先计算剩余需求和剩余车队容量。其中,剩余需求是指所有未被满足的需求量之和,而剩余车队容量是指所有可用车辆中未被使用的容量之和。然后,函数将剩余需求与剩余车队容量进行比较,如果剩余需求小于等于剩余车队容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。 在函数的实现中,首先通过遍历 `residual_node_id_list` 列表来计算剩余需求。其中,`model.demand_dict[node_id].demand` 表示节点 `node_id` 的需求量。接着,通过遍历 `model.vehicle_type_list` 列表来计算剩余车队容量。其中,`model.vehicle_dict[v_type]` 表示车辆类型为 `v_type` 的车辆对象,`vehicle.numbers` 表示该类型车辆的数量,`vehicle.capacity` 表示该类型车辆的容量。最后,通过比较剩余需求和剩余车队容量的大小关系,判断给定的车辆调度方案是否满足要求。

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帮我翻译代码:def splitRoutes(node_id_list,model):V={i:[] for i in model.demand_id_list} V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type) "检查时间窗口。只有在满足时间窗口时才能生成新标签。否则,跳过“" if not checkTimeWindow(route,model,vehicle): continue for id,label in enumerate(V[i-1]): if load<=vehicle.capacity and label[k+4]<vehicle.numbers: stop=True if model.opt_type==0: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]vehicle.variable_cost else: cost=vehicle.fixed_cost+distance[v_type]/vehicle.free_speedvehicle.variable_cost W=copy.deepcopy(label) "set the previous label id " W[1]=V[i-1][id][0] "set the vehicle type" W[2]=v_type "update travel cost" W[3]=W[3]+cost "update the number of vehicles used" W[k+4]=W[k+4]+1 if checkResidualCapacity(node_id_list[j+1:],W,model): label_list,number_of_lables=updateNodeLabels(V[j],W,number_of_lables) V[j]=label_list j+=1 if j>=len(node_id_list) or stop==False: break if len(V[model.number_of_demands-1])>0: route_list=extractRoutes(V, node_id_list, model) return route_list else: print("由于容量不足,无法拆分节点id列表") return None

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

降低这段代码的重复率:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化代码“def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost for i, node_id in enumerate(route): if i == 0: next_node_id = route[i + 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, v_type, next_node_id, free_speed, 0) elif i < len(route) - 1: last_node_id = route[i - 1] current_node = model.demand_dict[node_id] travel_distance, travel_time, arrival, departure = _compute_arrival_and_departure_time(model, last_node_id, current_node, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(arrival), int(departure))) else: last_node_id = route[i - 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, last_node_id, v_type, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(departure), int(departure))) distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + distance_of_routes * variable_cost else: obj += fixed_cost + time_of_routes * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj def _compute_departure_time(model, from_node_id, to_node_id, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] travel_time = travel_distance / free_speed departure_time = max(arrival_time, model.demand_dict[to_node_id].start_time - travel_time) return travel_distance, travel_time, departure_time def _compute_arrival_and_departure_time(model, from_node_id, to_node, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to.id] travel_time = travel_distance / free_speed arrival_time = max(arrival_time + travel_time, to.start_time) departure_time = arrival_time + to.service_time return travel_distance, travel_time, arrival_time, departure_time”

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旅游社交小程序功能有管理员和用户。管理员有个人中心,用户管理,每日签到管理,景点推荐管理,景点分类管理,防疫查询管理,美食推荐管理,酒店推荐管理,周边推荐管理,分享圈管理,我的收藏管理,系统管理。用户可以在微信小程序上注册登录,进行每日签到,防疫查询,可以在分享圈里面进行分享自己想要分享的内容,查看和收藏景点以及美食的推荐等操作。因而具有一定的实用性。 本站后台采用Java的SSM框架进行后台管理开发,可以在浏览器上登录进行后台数据方面的管理,MySQL作为本地数据库,微信小程序用到了微信开发者工具,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得旅游社交小程序管理工作系统化、规范化。 管理员可以管理用户信息,可以对用户信息添加修改删除。管理员可以对景点推荐信息进行添加修改删除操作。管理员可以对分享圈信息进行添加,修改,删除操作。管理员可以对美食推荐信息进行添加,修改,删除操作。管理员可以对酒店推荐信息进行添加,修改,删除操作。管理员可以对周边推荐信息进行添加,修改,删除操作。 小程序用户是需要注册才可以进行登录的,登录后在首页可以查看相关信息,并且下面导航可以点击到其他功能模块。在小程序里点击我的,会出现关于我的界面,在这里可以修改个人信息,以及可以点击其他功能模块。用户想要把一些信息分享到分享圈的时候,可以点击新增,然后输入自己想要分享的信息就可以进行分享圈的操作。用户可以在景点推荐里面进行收藏和评论等操作。用户可以在美食推荐模块搜索和查看美食推荐的相关信息。

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